El objetivo principal del proyecto Ambitell ha sido desarrollar una plataforma software que mejore y optimice la gestión de instalaciones solares fotovoltaicas de autoconsumo industrial. A través de esta herramienta, capaz de integrar datos de inversores de diferentes fabricantes, se simplifica la monitorización y el mantenimiento, algo especialmente relevante cuando se gestionan un número significativo de plantas.
Además, el análisis de los datos permite añadir otras funcionalidades como la integración de alarmas y la detección de anomalías, de cara a la optimización de los procesos de mantenimiento.
El proyecto Ambitell está financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, a través de las ayudas de apoyo a Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEIs), y recibe el apoyo de la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.
Detección de anomalías a través de machine learning/deep learning
El Instituto Tecnológico de Aragón Itainnova participa en este proyecto que ha sido presentado en una jornada organizada por Clenar, el Clúster de la Energía de Aragón. El trabajo de Itainnova se ha centrado en el desarrollo de una plataforma informática, además de la base de datos y el código necesario para el almacenamiento de resultados para su posterior visualización en la página web, desarrollado por Elliot Cloud, para la detección de anomalías a través del desarrollo de modelos de machine learning/deep learning, aplicando metodología CRISP-DM (cross-industry process for data mining).
Estas actividades han permitido generar alertas cuando la operación de las plantas no es la esperada, extrayendo de la monitorización información clave para la mejora del mantenimiento.
El proyecto se ha desarrollado de la mano de las empresas Amb Green Power, instaladora de autoconsumos fotovoltaicos para los sectores industrial y agrícola, y Elliot Cloud, empresa de consultoría IT y especializada en IoT. También han participado los clústeres Clenar y Smartcity, enfocados en el sector de la energía y las ciudades inteligentes respectivamente.